1型TGF-beta受体激酶抑制剂维持与恢复视网膜色素上皮细胞表型

该数据集来自omicsdi.org,属于眼及附器疾病/其他分类,主题标签为Transcriptomics。数据围绕年龄相关性黄斑变性(AMD)中视网膜色素上皮(RPE)细胞的伤口反应展开,采用人胎儿RPE细胞培养模型和系统水平转录组分析,研究长期亚汇合培养与反复传代如何导致间充质样表型的终末获得及超

omicsdi
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基因组分类Transcriptomics
Maintenance and resurrection of retinal pigmented epithelial cell phenotype by type 1 TGF-beta receptor kinase inhibitors

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-13

资源简介

1型TGF-beta受体激酶抑制剂维持与恢复视网膜色素上皮细胞表型

该数据集来自omicsdi.org,属于眼及附器疾病/其他分类,主题标签为Transcriptomics。数据围绕年龄相关性黄斑变性(AMD)中视网膜色素上皮(RPE)细胞的伤口反应展开,采用人胎儿RPE细胞培养模型和系统水平转录组分析,研究长期亚汇合培养与反复传代如何导致间充质样表型的终末获得及超过40%转录组的表达改变。数据可用于分析RPE细胞表型维持与恢复相关的基因表达变化及蛋白互作核心网络(来源 omicsdi.org)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):年龄相关性黄斑变性(AMD)是导致失明的主要原因。大多数视力丧失发生在从沉积物形成和炎症疾病向新生血管纤维化和/或细胞死亡疾病转变之后。在此,我们研究长期伤口刺激如何导致基因表达的关键变化以及视网膜色素上皮(RPE)细胞中自我维持的伤口反应状态的出现。使用人胎儿RPE细胞培养模型和系统水平转录组分析,我们表明由反复传代导致的长期亚汇合培养,在汇合后导致间充质样表型的终末获得,并伴随超过40%转录组的表达改变。相比之下,在亚汇合状态下,反复传代后不到5%的转录本有超过2倍的表达变化。蛋白质-蛋白质相互作用分析揭示了一组核心基因

【主题与分类】

主题标签:Transcriptomics。本站分类:眼及附器疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://omicsdi.org/dataset/biostudies-arrayexpress/E-GEOD-62224

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    • 天池: 登录后页面提供直链下载
      以源站「数据下载/使用文档」页面为准。

数据说明

年龄相关性黄斑变性(AMD)是导致失明的主要原因之一。多数视力丧失发生在疾病从沉积物形成和炎症阶段转变为新生血管纤维化和/或细胞死亡阶段之后。在此,我们研究了长期的创伤刺激如何导致视网膜色素上皮(RPE)细胞基因表达的根本性变化及自我维持创伤反应状态的启动。利用人类胎儿RPE细胞培养模型和系统级转录组分析,我们发现,因反复传代导致的长期亚融合培养,在融合后最终获得间充质样表型,并伴随超过40%转录组表达的改变。相反,在亚融合状态下,反复传代后仅有不到5%的转录本表达变化超过2倍。蛋白质-蛋白质相互作用分析揭示了一组核心基因,包含两个相互连接的模块,其功能涉及创伤反应和细胞分裂。创伤反应基因中包括TGF-β通路的激活因子:TGFB1、TGFG2、INHBA、INHBB、GDF6、CTGF和THBS1。

小分子抑制TGFBR1/ACVR1B介导的信号传导,既能预防也能逆转随传代次数增加而出现上皮潜能丧失的现象。此外,在新生血管性和地图样AMD中,相当数量的RPE创伤反应基因表达发生改变,其中包括TGF-beta通路的关键成员。总之,在RPE细胞中,长期或反复的创伤刺激后向终末间充质样状态的转变,是由自我延续的TGF-beta反馈环路激活所驱动的。靶向抑制TGF-beta信号传导可能是延缓AMD进展以及大量生产用于研究和细胞治疗的RPE细胞的有效途径。研究人员从44个人胎儿RPE培养物中确定了转录组图谱,这些培养物具有不同的传代次数、接种密度、培养成熟度,和/或接受了生长因子或小分子处理。Pro

数据加载示例(图像类)

from PIL import Image
import glob, os

files = (glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.png"), recursive=True)
       + glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.jpg"), recursive=True)
       + glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.tif"), recursive=True))
print("图像文件数:", len(files))
img = Image.open(files[0]); print("尺寸/模式:", img.size, img.mode)

# torchvision Dataset 方式:
# from torchvision import datasets
# ds = datasets.ImageFolder(path)  # 要求 子目录=类别

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